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深圳市中天防爆科技有限司
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ZTJM-Ex防爆箱產品描述:產品結構設計*符合GB3836.1-2010《爆炸性氣體環境用電氣設備第1部分:通用要求》、GB3836.2-2010《爆炸性氣體環境用防爆電氣設備第2部分:隔爆型“d"》的規定。適用于具有ⅡA、ⅡB、ⅡC類可燃性氣體，引燃溫度組別為T1-T6組的1區、2區，可燃性氣體或蒸汽與空氣形成的爆炸性混合物的場所，也適用于引燃溫度組別為T1-T6組的20區、21區、22區，
ZTJM-Ex防爆箱
ZTJM-Ex防爆箱產品特征
A.高硬度特種碳鋼經氟碳噴涂處理，防爆性能優良，經久耐用。
B.支持多種開關量及常見協議。
C.防爆、防塵、防水，室內外均可長時間、不間斷工作。
D.可選自動巡航及預置位功能，便于多個關鍵點監控。
技術參數
生產廠家：深圳市中天防爆科技有限公司
產品型號：ZTJM-Ex01
防爆等級：IP66
防爆標志：Ex d IIC T6 Gb
通信接口：RS485
支持協議：PELCO－D、PELCO－P等多種常見協議
波特率：2400/4800/9600 BPS
工作電流：＜2A
出線孔數量：6
外形尺寸：295mm(L)×251mm(W)×120mm(H)
內部空間：Φ187mm ×102mm(H)
電源要求：AC220V
重 量:≤15kg
產品材質：特種碳鋼
出線孔規格：G-1/2″
產品描述:產品結構設計*符合GB3836.1-2010《爆炸性氣體環境用電氣設備第1部分:通用要求》、GB3836.2-2010《爆炸性氣體環境用防爆電氣設備第2部分:隔爆型“d”》的規定。適用于具有ⅡA、ⅡB、ⅡC類可燃性氣體，引燃溫度組別為T1-T6組的1區、2區，可燃性氣體或蒸汽與空氣形成的爆炸性混合物的場所，也適用于引燃溫度組別為T1-T6組的20區、21區、22區，含有可燃性粉塵混合物的場所，如石油、化工、礦井、*、醫藥、油庫、輪船、鉆井平臺、加油站、*生產、糧食加工儲存等，達到監控現場的目的。隔爆型解碼器可以控制云臺的上、下、左、右旋轉，變焦鏡頭的變焦、聚焦、光圈以及對攝像機電源、燈光、雨刷等設 備的控制，還可以提供若干個輔助功能，相對于內置解碼器而言，獨立式的防爆解碼器可便于后期維護和調整。
防爆解碼器產品*全國各地，具體包括：東北地區：
遼寧省：沈陽市、大連市、鞍山市、撫順市、本溪市、丹東市、錦州市、營口市、阜新市、遼陽市、盤錦市、鐵嶺市、朝陽市、葫蘆島市；吉林省：長春市、吉林市、四平市、遼源市、通化市、白山市、松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州；黑龍江省：哈爾濱市、齊齊哈爾市、雞西市、鶴崗市、雙鴨山市、大慶市、伊春市、佳木斯市、七臺河市、牡丹江市、黑河市、綏化地區、大興安嶺地區。北京市、天津市、河北省、山西省、內蒙古自治區、遼寧省、吉林省、黑龍江省、上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山東省、河南省、湖北省、湖南省、廣東省、廣西、海南省、重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏、新疆、中國臺灣省、香港、澳門，得到了3000多家客戶的*好評，“中天防爆”攝像機聲名遠播，打造出了一個響當當的
防爆解碼器*華中地區：江西省：南昌市、景德鎮市、萍鄉市、九江市、新余市、鷹潭市、贛州市、宜春地區、上饒地區、吉安地區、撫州地區；河南省：鄭州市、開封市、洛陽市、平頂山市、安陽市、鶴壁市、新鄉市、新鄉市、焦作市、濮陽市、許昌、漯河市、三門峽市、南陽市、商丘市、信陽市、周口地區、駐馬店地區；湖北省：武漢市、黃石市、十堰市、宜昌市、襄樊市、鄂州市、荊門市、孝感市、荊州市、黃岡市、咸寧市、恩施、隨州市、仙桃市、潛江市、天門市、神農架林區；湖南省：長沙市、株洲市、湘潭市、衡陽市、邵陽市、岳陽市、常德市、張家界市、益陽市、郴州市、永州市、懷化市、婁底地區、湘西土家族苗族自治州。防爆解碼器采購防爆解碼器、防爆接線箱大家都喜歡問下類似的問題，比如：深圳市中天防爆科技有限公司產品質量怎么樣，防爆解碼器、防爆接線箱哪里有賣，防爆解碼器、防爆接線箱哪家好，防爆解碼器、防爆接線箱哪家質量好，防爆解碼器、防爆接線箱大家都用哪個廠家的，為什么要用防爆解碼器、防爆接線箱？防爆解碼器下面將由深圳市中天防爆科技有限公司為您一一解答。
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防爆攝像機人工智能如何落地？ZTKB-Ex
安防是人工智能市場空間的應用領域
視頻是安防領域內應用zui多的數據，而視頻結構化描述又是人工智能zui直接的表達方式，隨著國家對維穩的重視，視頻結構化描述面臨爆發的增長模式，因此人工智能在安防領域市場空間。
安防領域的人工智能主要集中在人、車、行為的分析識別上，不同的目標有著不同的識別算法。對于人的人工智能主要包括人臉識別和行人識別，人臉識別特征，如性別、年齡、民族、眼鏡、笑容以及人臉特征數據，行人識別特征，如背包、挎包、拉桿箱、裙子、帽子、傘、頭發、圍巾等。當前的安防領域人臉的應用，對于定點的，按照人臉抓取要求條件安裝的攝像機可實現落地應用，對于通用的安防類攝像機，其應用水平將大打折扣，不適合落地。
而對于行人特征識別受到攝像機分辨率、光線以及角度的影響，在當下的技術水平尚無法實現高精度的人體識別。車輛特征化比較成熟，在卡口/微卡口系統中基本做到落地實用，但是在治安攝像機，其精準度受到光線和角度的影響，精準度快速下降，無法達到落地實用。異常行為，如絆線、區域、遺留等可實現落地使用，其他如徘徊、聚集、火焰等需在特定場景下才可落地實用，通用場景尚無法落地實用。
深度學習與高效計算奠定技術基礎
目前支持人工智能在安防領域內得以落地的關鍵技術就是深度學習與高效計算。*，由于深度學習的出現使得人臉識別技術得到突飛猛進的發展，由原來的實驗室階段一躍成為現場可使用的技術，但是深度學習帶來的另外一個負面效應就是超大計算量。由于傳統的CPU不適合并行的圖像運算，使得人臉的解決方案面臨高昂的代價，而GPU(或TPU)等高密度計算的出現*地緩解了深度學習對計算資源的需求，使得人工智能zui終實現落地。
人工智能在安防領域面臨的挑戰
盡管人工智能的應用已是大勢所趨，但就當前的行業應用現狀來看，人工智能在安防領域的應用仍然存在相關技術限制，首要的挑戰便是技術的普適性，如光線、分辨率、環境等的影響。以人臉為例，按照人臉采集標準設立的攝像機與普通的治安攝像機在捕捉人臉的數量和質量上存在巨大差異。其次是技術計算需求，我們知道人工智能需要大量的機器運算，這對系統建設和維護都提出了較高的要求。當前流行的CPU(i7)只能處理3-4路1080P分辨率下的人臉捕捉與特征化，如果要進行大量的人臉采集入庫，則需要大量的計算資源。現在很多公司為了提高計算效率，采用GPU，但是如何保證GPU7X24不間斷穩定運行，仍是橫亙在各家公司面前的難題。zui后在市場上，人工智能當前還處于應用前期，這注定其處于較高的價位，如要進行大面積應用，必然會對其價格提出較為適宜的要求。
當然，隨著人工智能在安防領域的大面積應用，必然會催生更加適合應用場景的技術創新，使得人工智能能夠適應多種應用場景，真正實現落地實用。
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